python地铁爬取

### 编写地铁数据爬虫程序 为了实现地铁数据的网络爬取，可以采用Python中的`requests`库来发送HTTP请求，并利用`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML文档。对于更复杂的交互式页面，则可考虑使用Selenium模拟浏览器行为。 #### 准备工作 安装必要的第三方库是必不可少的一环[^3]。可以通过pip工具快速完成依赖包的安装： ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml selenium pandas matplotlib ``` #### 获取目标网站结构 在正式编码之前，先访问待抓取的目标网址，比如西安地铁官方网站，通过浏览器开发者模式审查元素，找到存储有客流量统计数据的具体标签位置及其属性特征[^1]。 #### 构建基础爬虫框架 下面是一个简单的例子展示如何构建一个基本版的数据收集器： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = 'https://example.com/xian-metro-passenger-flow' # 替换成实际URL地址 response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table_data = [] tables = soup.find_all('table') # 查找所有的表格 for table in tables: rows = table.find_all('tr')[1:] # 跳过表头行 for row in rows: cols = row.find_all(['td', 'th']) col_text = [ele.text.strip() for ele in cols] if any(col_text): # 排除非空记录 table_data.append(col_text) with open('./output.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["日期", "线路名称", "进站量(万人次)", "出站量(万人次)"]) # 自定义列名 writer.writerows(table_data) else: print("Failed to retrieve data.") ``` 这段代码实现了从指定网页提取表格形式的客流统计信息并将其导出至CSV文件的功能。 #### 数据处理与可视化 当成功获取到所需数据之后，还可以进一步运用pandas进行清洗整理操作，最后借助matplotlib绘制图表辅助理解趋势变化情况。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('./output.csv') plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(df['日期'], df['进站量(万人次)'], label="Inbound Passengers") plt.plot(df['日期'], df['出站量(万人次)'], label="Outbound Passengers") plt.title('Xian Metro Passenger Flow Analysis') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Passenger Volume (Ten Thousand)') plt.legend() plt.show() ``` 上述过程展示了完整的从数据采集到可视化的解决方案。